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Mit 1.10.2022 ist die Fakultät für Physik in der TUM School of Natural Sciences mit der Webseite https://www.nat.tum.de/ aufgegangen. Unter Umstellung der bisherigen Webauftritte finden Sie weitere Informationen.

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Praktikum: Data Analytics for Cyber-Physical Systems: Automatic Failure Diagnosis (IN0012, IN2106, IN4285)

Lehrveranstaltung 0000003018 im WS 2020/1

Basisdaten

LV-Art Praktikum
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Informatik 4 - Lehrstuhl für Software & Systems Engineering (Prof. Pretschner)
Dozent(inn)en Stephan Lipp
Ehsan Zibaei
Leitung/Koordination: Alexander Pretschner
Termine Mi, 15:00–17:00, MI 01.09.014

Zuordnung zu Modulen

weitere Informationen

Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

ergänzende Hinweise As robotic systems are increasingly utilized in different applications, more and more safety incidents occur during their operation. One way to improve the safety of robotic systems is to look into the vast amount of data produced by them and automatically learn the causes of the incidents. This way the next versions of the robotic system will be designed safer against similar faults. Causal discovery algorithms are powerful tools that use statistical dependency between variables to infer the causal structure and hence reveal the causes of the system failure. The focus of this practical course is on using causal inference methods to discover the causal relationship between events in the context of robotic systems in general and Unmanned Aerial Vehicles as a specific use case.
Links E-Learning-Kurs (z. B. Moodle)
TUMonline-Eintrag
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